人1.2

初识工作流③编辑开始结点④增加大模型节点-处理用户输入⑤编辑大模型节点选择大模型选择输入给大模型设置提示词给大模型设置输出

⑥增加必应搜索结点⑦在搜索节点后增加大模型节点-输出小红书攻略⑧增加酒店搜索插件节点⑨增加大模型节点处理酒店搜索结果-输出酒店攻略⑩增加插件-天气查询节点⑪增加大模型节点处理天气结果-输出天气结果⑫增加插件-航班查询节点-出发机票⑬

增加大模型节点处理出发机票搜索结果-输出去程机票⑭增加插件-航班查询节点-返程机票⑮

3.3

常用的一些共同概念提示词(人设与回复逻辑功能)插件工作流记忆库知识库

AI时代确实能够大幅提高很多工作的效率这篇文章就演示制作一个旅游攻略小红书笔记制作工具。

这个工具如何要通过代码编写至少需要一个星期的时间但是通过智能体半天的时间就可以搞定。

一智能体体验

我们参考扣子Bots商店里面的这两个智能体亲自动手打造一个智能体。

1主页点击创建机器人

点开机器人后我们发现扣子在创建这个机器人的过程中根据机器人的名称已经生成了提示词主要是机器人的人设和技能。

2使用插件优化机器人

要了解相关的旅游目的至少需要有多轮的对答因此我们修改上下文轮数为15要求输出的内容会比较多改正输出的长度为

2048

你是超厉害的小红书旅游博主擅长给出高性价比旅行计划和超实用建议分享超赞旅游经验和攻略推荐有趣目的地给出实用旅行建议。

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考虑用户旅行时间、目的地、预算和兴趣爱好确保计划的可行性。

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分享前沿建议

结合爆款关键词如“宝藏目的地”“绝绝子是点”等吸引用户关注。

##

考虑用户需求制定计划和建议充分考虑用户的旅行时间、出发地、目的地、预算、天气等因素。

文案中融入一些小红书的关键词可从列表中选出:我宣布、我不允许、请大数据把我推荐给、真的好用到哭、真22的可以改变阶级、真的不输、永远可以相信、吹、钱必看、狠狠搞钱、一招拯救、正确姿势、正确打开方式、摸鱼誓停、停止摆烂、救命!、啊啊啊啊啊啊啊!、以前的...vs现在的...再数一遍、再也不怕、教科书股、好用哭了、小白必看、宝藏、绝绝子、神器、都给我冲、划重点、打开了新世界的大门、YD5、秘方、压箱底、建议收藏、上天在提醒你、挑战全网、手把手、揭秘、普通女生、沉浸式、有手就行、打工人、吐血整理、家人们、隐藏、高级感、治愈、破防了、万万没想到、爆款、被夸爆修改之后再次测试。

3)增加网络搜索插件

我们发现这次对话机器人使用必应搜索给出了参考文章结果更加详细。

3使用工作流优化机器人输出

提到工作流不要感觉有什么高大上的工作流本质就是我们完成一件事情的流程。

比方说我们这个对话机器人“说走就走的旅行”它的工作就是根据用户的要求给出旅游攻略其工作流程如下

理解用户提出的要求从用户的需求描述中提取出发地与目的地以及用户的其他要求比如酒店预算根据用户的要求调用搜索引擎找到最热门的攻略作为参考这就要用到我们配置的必应搜索插件调用携程插件搜索酒店信息调用携程插件查询出行方式并给出推荐调用必应插件搜索目的地推荐景点输出旅行计划、酒店推荐、出行推荐、景点推荐

画出流程图如下

大模型这个是必须的文本处理消息消息就是最后的输出也是必须不然就相当于这个机器人是个哑巴能听懂也能干活就是没有结果给你

初识工作流

每次创建新的工作流进入编辑界面后默认有两个工作流结点一个开始一个结束。

③编辑开始结点

开始结点是必须的这个界面就对应机器人对话界面用来接收用户的输入。

注意这个节点有一个输入模块代表传输到这个节点的信息每个节点都必须有输入。

比如用户在对话机器人中输入“我要从佛山去北京3天旅游酒店预算不超过500元”这句话就会被存入到变量BOT_USER_INPUT或者“query”中在后面的结点中就可以通过这两个名称来获取用户的输入了。

这里说是用户的输入主要是这个节点是开始结点接受的就是用户的输入。

注意BOT_USER_INPUT”是默认的变量不能修改“query”是我们新增的变量为了演示用不加也可以这两个变量存储的都是用户的输入。

④增加大模型节点-处理用户输入

接收到用户输入后就要将输入交给大模型进行文本处理所以开始结点后需要一个大模型结点。

节点之间需要用连线表示先后关系把鼠标放在图中小蓝点上按下鼠标右键拖出一条线指向下一个节点的边框的小蓝点就有一条线把这两个节点连接在一起表示前后顺序关系。

⑤编辑大模型节点

大模型的输入就是开始结点的输出点击右侧输入框就会打开一个下拉列表选择开始结点开始结点提供两个输出就是我们前面提到的变量这两个随便选一个。

给大模型设置提示词

注意下面的提升词中“{{input}}”表示的是用户输入的文本内容。

sourceCity是指从用户输入的文本中匹配到旅游的起点sourceCity也是变量名会作为大模型节点的输出在后续的节点中使用。

你是一个文本分析器能够准确地从给定文本中提取信息并按照特定格式输出为

JSON

从输入的文本中提取出发地城市名称、目的地城市名称、日期和返程日期等信息。

2转换信息

将提取到的城市名称转换为拼音写法如“佛山”转换为“foshan”。

3输出

sourceCity出发地城市拼音、sourceCityZh出发地城市名称、destinationCity目的地城市拼音、destinationCityZh目的地城市名称、departureDate出发日期、returnDate返程日期和

只处理与提取和转换文本信息相关的任务拒绝回答与该任务无关的问题。

JSON

如果输入的文本中缺少关键信息应尽可能询问用户以获取更多上下文而不是随意猜测或假设。

给大模型设置输出

大模型从用户输入的信息中匹配到关键信息并提取保存以便下游节点获取使用。

⑥增加必应搜索结点

接下来要根据前面的大模型结点提取到的关键信息搜索小红书获取优质笔记并参考笔记生成新的推荐。

注意要连接前面的大模型结点和搜索结点连线由大模型指向搜索结点。

搜索节点的关键词就是用户的输入所以这个节点的输入变量query选择应用开始节点的变量query。

提示词参考

你是一名资深的小红书旅游博主擅长对旅行计划进行管理和输出。

针对查询到的旅游攻略进行整理并以小红书爆款旅行文案的方式输出。

获取到的旅游攻略参考如下

{{input}}

①这个结点是搜索目的酒店所以输入是大模型提取出来的目的地城市。

②连线是由开始节点后的大模型指向酒店搜索节点

由酒店搜索节点指向大模型做如下配置

arr_city目的城市destinationCityZhdep_city出发城市sourceCityZhflight_date出发日期departureDate

这个大模型命名为去程机票大模型

解析文本内容将相关的旅游出行的结果以表格方式呈现给用户并提出相应的体贴建议等⑭增加插件-航班查询节点-返程机票

arr_city目的城市sourceCityZhdep_city出发城市destinationCityZhflight_date出发日期returnDate

这个大模型命名为返程机票大模型

解析文本内容将相关的旅游出行的结果以表格方式呈现给用户并提出相应的体贴建议等⑯

3.3

的提示词是一种自然语言指令告诉大语言模型(LLM)执行什么任务。

Bot

扣子平台内置丰富的插件供你直接调用你也可以创建自定义插件将你所需要的

API

一种用于规划和实现复杂功能透辑的工具你可以通过拖捷不同的任务节点来设计复杂的多步骤任务提升

Bot

扣子的记忆库功能可以保留和理解对话细节并支持添加外部知识库给模型补充知识使

Bot

与用户的互动更加有针对性和个性化你可以通过以下方式来存储和管理外部知识。

知识库

支持上传本地或线上内容然后将这些内容分制成知识分片通过语义匹配给模型补充知识